La IA avanza, pero la confianza pública se queda atrás

La inteligencia artificial se está incorporando con rapidez a productos, servicios y lugares de trabajo. Pero la confianza del público no avanza al mismo ritmo. Según los datos más recientes de Pew Research Center, el 52% de los estadounidenses está más preocupado que entusiasmado por el uso creciente de la IA en la vida diaria, frente al 37% en 2021. Solo el 9% se siente más entusiasmado que preocupado. 7

El cambio refleja una percepción cada vez más extendida: para muchas personas, la IA no representa una mejora compartida, sino una transferencia rápida y poco transparente de poder. Empresas, plataformas tecnológicas y empleadores obtienen nuevas capacidades, mientras los ciudadanos deben asumir la incertidumbre sobre el empleo, la educación, la privacidad, la creatividad y el control de sus decisiones.

Los beneficios son abstractos; los riesgos, personales

La IA puede ayudar a redactar textos, buscar información, programar o atender consultas. Sin embargo, esos beneficios no son igual de visibles ni valiosos para todo el mundo. Una herramienta que reduce costes para una empresa puede sentirse como una amenaza para el puesto de un trabajador. Un servicio automatizado que resulta eficiente para una compañía puede convertirse, para el cliente, en una barrera frustrante para hablar con una persona.

Ahí aparece el desequilibrio. Las ventajas suelen presentarse mediante previsiones a largo plazo sobre productividad, avances médicos o descubrimientos científicos. Los problemas, en cambio, se experimentan en el día a día: una respuesta incorrecta, una estafa, contenido sintético, vigilancia laboral o una función de IA añadida sin consentimiento.

El empleo y la educación vuelven concreta la ansiedad

No hace falta pensar que todos los trabajos desaparecerán para preocuparse por la IA. Muchas personas temen que haya menos oportunidades para quienes empiezan su carrera, que se debilite su poder de negociación, que aumente la vigilancia en el trabajo o que algunos puestos se reduzcan a supervisar sistemas automatizados.

Los datos más recientes de Pew muestran hasta qué punto está extendida esa preocupación: el 71% de los estadounidenses cree que la IA reducirá el número de empleos en Estados Unidos durante los próximos 20 años. 5 Para los adultos jóvenes, el asunto es especialmente inmediato: la educación y los primeros empleos son precisamente las etapas en las que la automatización puede cambiar cómo se adquiere experiencia.

La IA generativa también complica el aprendizaje. Puede ayudar a estudiantes y docentes, pero facilita atajos en los trabajos académicos, dificulta la evaluación y desdibuja la diferencia entre una tarea asistida y una comprensión independiente. Cuando resulta difícil saber cuánto esfuerzo fue realmente humano, también cae la confianza en el sistema educativo.

La creatividad y la propiedad se han convertido en problemas de confianza

Para escritores, artistas, músicos y otros creadores, el debate sobre los datos utilizados para entrenar modelos no es solo técnico. También trata sobre el consentimiento, la atribución, la remuneración y quién obtiene los beneficios cuando obras humanas sirven para construir sistemas comerciales.

Incluso un resultado útil puede parecer una forma de extracción si los creadores sienten que su trabajo fue incorporado sin un consentimiento significativo. La preocupación va más allá de la propiedad intelectual: Pew ha encontrado que los estadounidenses son más propensos a pensar que la IA deteriorará, en lugar de mejorar, la capacidad de las personas para pensar creativamente y establecer relaciones significativas. 12

Esto ayuda a explicar el atractivo de los soportes físicos, los cuadernos de papel, las cámaras analógicas, los eventos presenciales y otras actividades fuera de internet. No necesariamente indican un rechazo a toda la tecnología. Pueden expresar el deseo de recuperar el origen verificable de las cosas, la privacidad, la atención deliberada, cierta fricción útil y la seguridad de que aquello que se valora fue creado por una persona.

La evidencia disponible no demuestra que el rechazo a la IA, por sí solo, esté provocando un regreso generalizado a la tecnología retro. Pero la respuesta cultural resulta comprensible: cuanto más automatizados y opacos parecen los sistemas digitales, más distintivas se vuelven las experiencias hechas por humanos.

Las funciones activadas por defecto hacen sentir que se pierde la elección

Muchos usuarios podrían aceptar una herramienta de IA si es opcional, transparente y fácil de controlar. La reacción cambia cuando la IA se introduce automáticamente en un producto conocido, desvía a los clientes de la atención humana o genera dudas sobre el uso de sus datos personales.

La diferencia es importante para el diseño de productos. Usar una tecnología no equivale a aceptarla. Una persona puede emplear un sistema porque no tiene una alternativa práctica y, aun así, resentir que la empresa se lo haya impuesto. Ese rechazo puede afectar a la fidelidad, la reputación de marca y la disposición a pagar.

La desconfianza también alcanza a quienes desarrollan la IA

El escepticismo público no se dirige únicamente a los modelos, sino también a las instituciones y a sus directivos. Una encuesta de CNBC y Generation Lab a 1.088 estadounidenses de entre 18 y 34 años encontró que la mayoría desconfiaba de cada uno de los nueve líderes destacados de la industria de la IA a la hora de actuar responsablemente. Además, el 45% esperaba que la IA perjudicara su carrera, frente al 10% que creía que la ayudaría.

Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, ha descrito la situación como una «crisis de confianza». A su juicio, la gente ya desconfía de las empresas, los gobiernos y la industria tecnológica, y sospecha que los nuevos sistemas terminarán utilizándose en su contra. 17

Por eso es poco probable que basten las campañas de relaciones públicas. Cuando la pregunta de fondo es «¿Quién controla esta tecnología y quién se beneficia?», los mensajes optimistas pueden sonar evasivos si las personas no pueden comprobar la respuesta en su propia vida.

Los centros de datos convierten un debate abstracto en un problema local

El auge de la IA también está haciendo visibles sus necesidades físicas. Los centros de datos vinculan la tecnología con el consumo de electricidad y agua, el uso del suelo, las inversiones en la red eléctrica y las decisiones de política pública.

Las comunidades tienen motivos para preguntar si los costes locales son seguros mientras que los empleos prometidos, las facturas más bajas u otros beneficios siguen siendo inciertos. Esto no equivale automáticamente a oponerse a la tecnología. Es una exigencia de responsabilidad: transparencia sobre los impactos, contribuciones justas a la infraestructura, reducción de los daños locales y beneficios comunitarios que puedan hacerse cumplir.

Si esas condiciones no existen, la resistencia puede ser una respuesta racional a una distribución desigual de los costes y las ganancias, no simplemente una reacción antitecnológica.

Por qué la caída de la confianza es un problema empresarial

Para las compañías de IA, la desconfianza puede limitar la adopción, la retención de clientes, la disposición a pagar, la contratación de talento, la aprobación regulatoria y la capacidad de construir nuevas infraestructuras. Un modelo técnicamente impresionante no crea un valor duradero si los consumidores lo asocian con despidos, funciones no deseadas, apropiación del trabajo creativo o un servicio menos fiable.

Brian Chesky, director ejecutivo de Airbnb, ha sostenido que Silicon Valley necesita más productos de IA que resuelvan problemas cotidianos de personas corrientes, en lugar de concentrarse principalmente en compradores empresariales o demostraciones de las capacidades de los modelos. Es un argumento de producto tanto como de comunicación: es más probable que la gente apoye una tecnología cuando puede identificar con claridad qué mejora en su propia vida.

La crítica de Amodei es igual de exigente. Ha reconocido que las empresas de IA todavía no han cumplido sus principales promesas y ha señalado que afirmar que la tecnología curará el cáncer no sustituye a conseguir avances reales. La credibilidad llegará de resultados fiables, visibles y ampliamente compartidos, no de previsiones cada vez más ambiciosas.

Qué podría mejorar la percepción pública

Las empresas que quieran ganar aceptación deberían concentrarse en cinco compromisos prácticos:

• Diseñar para necesidades reales. Los productos deben resolver problemas frecuentes de usuarios comunes, no limitarse a exhibir capacidad técnica.
• Dar control a las personas. Las opciones claras de activación, la posibilidad sencilla de desactivar funciones, las prácticas transparentes sobre datos y las alternativas humanas hacen que la participación parezca voluntaria.
• Compartir las ganancias. Las mejoras de productividad deberían traducirse en mejores servicios, menores costes, formación y trabajos de mayor calidad, no únicamente en márgenes más altos.
• Respetar la aportación humana. Los creadores necesitan mecanismos significativos de consentimiento, trazabilidad, atribución, remuneración y defensa de sus derechos.
• Demostrar las promesas. Las mejoras medibles en salud, asequibilidad, educación y calidad de vida harán más por la confianza que otra campaña de marketing.

El público no necesariamente está pidiendo que la IA deje de avanzar. Está preguntando para quién es ese progreso, quién decide cómo se utiliza y si quienes asumen los riesgos participarán también de los beneficios. Mientras las empresas no respondan a esas preguntas mediante el diseño de sus productos y resultados observables, una adopción más rápida de la IA podría seguir generando menos entusiasmo público, no más.